本书深入探讨了康复机器人在步态训练中的应用，涵盖外骨骼系统、末端执行器设备及移动支持系统。重点解析了机器人辅助训练如何通过精准控制策略促进中风与脊髓损伤患者的神经可塑性与功能恢复。书中对比了传统疗法与机器人干预的临床效果，指出在急性期及重度功能障碍患者中，机器人训练更具潜力。同时强调‘按需辅助’与患者协同控制的重要性，以避免过度依赖导致的努力下降。结合虚拟现实与脑机接口等新兴技术，展示了个性化、智能化康复的未来方向。适合从事康复工程、神经科学与机器人研发的专业人员阅读与参考。

针对传统控制器存在启动输出转矩过大、误差收敛速度较慢及抖振的问题,采用“双幂次+指数式”趋近律设计滑模控制器,对下肢康复机器人关节进行直接控制,并在Matlab/Simulink环境下使用S函数对控制系统进行仿真分析。结果表明:采用传统的单幂次指数趋近率滑模控制,下肢康复机器人的位置与速度跟踪偏差较大,并且存在着明显的抖振现象;采用改进趋近率方法的滑模控制,不仅提高了跟踪精度和鲁棒性,而且能够有效削弱抖振。该研究提高了下肢康复机器人轨迹跟踪性能。

上肢康复机器人PID和MPC控制

人工智能-机器学习-驱动关节在康复机器人中的应用.pdf

针对下肢康复机器人轨迹跟踪效果不理想的问题,采用刚体连杆装置,设计一种下肢康复机器人外骨骼机械结构,提出RBF神经网络补偿逼近运动学矩阵参数的控制方法。利用Matlab软件对两关节机器人轨迹跟踪开展仿真实验。结果表明:无补偿情况下,机械结构控制输出的跟踪轨迹与理想轨迹偏差较大;采用RBF补偿逼近后,轨迹跟踪效果得到改善,误差收敛速度达到最佳。该研究可为下肢康复机器人控制系统研究提供重要参考。

采用电机驱动方式,设计出一种用于辅助老年人和患者生活的服务型机器人――人体下肢外骨骼康复机器人,通过建立人体行走姿态时的D-H 数学模型,推导出了髋关节、膝关节和踝关节行走姿态中的坐标方程.在ADAMS环境下进行人机耦合的仿真,结果表明:下肢外骨骼各关节在空间中具有连续的运动轨迹,满足各关节运动的可达性,符合人体下肢的运动特性.搭建样机试验平台,测取了三个关节角度随周期的变化曲线,验证了下肢外骨骼装置的运动轨迹,并且试验运动曲线和仿真曲线基本一致.

基于外骨骼的可穿戴式上肢康复机器人设计与研究，许祥，侯丽雅，为辅助对患肢进行的高强度标准化康复训练工作，提出了一种基于外骨骼原理的可穿戴式4自由度上肢康复机器人。该康复机器人包括肩�

这是一种下肢外骨骼，用于帮助患有行走障碍的患者进行治疗并执行简单的任务。 硬件组件: Arduino UNO和Genuino UNO× 1 OLED扩展 × 1 模拟操纵杆（通用）× 1 SparkFun大红色圆顶按钮× 五 Arduino Nano R3× 1 电机驱动器（DM860A2）× 1 NEMA34步进马达的85kgcm× 2 HC-05蓝牙模块× 2 用于I2C的4通道继电器控制器 × 1 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 用于康复治疗的机器人技术是一个新兴领域，有望成为自动化培训的解决方案。 机器人康复可以取代治疗师的体能训练，允许更加强烈的重复动作并以合理的成本提供治疗，通过测量力和运动模式定量评估运动恢复水平。 传统的康复治疗是非常劳动密集的，特别是对于步态康复，通常需要三个以上的治疗师一起手动协助患者的腿和躯干进行训练。此外，老龄化，医疗保健人员的短缺以及对更高质量护理的需求预示着未来从第一次中风到死亡的平均成本的增加。所有这些因素都会刺激康复领域的创新，使其变得更加经济实惠，可供更多患者使用并且可以长时间使用。 该项目分为两部分: 1）步行者 2）exosuit系统。

康复机器人运动过程中的人机交互性问题，提出一种下肢康复机器人自适应人机交互控制策略．提取伸屈运动中下肢表面肌电信号(Surface electromyography，sEMG)和足底压力特征，分别用于表征下肢运动意图和人机交互力(Interaction force，IF)信息，建立基于sEMG—IF的人机交互信息融合模型，实现下肢康复机器人运动轨迹的在线规划；考虑主动康复运动过程中的人机交互作用，建立具有时变动态特性的人机系统动力学模型，设计间接模糊自适应控制器对期望轨迹进行跟踪控制，实现下肢康复机器人自适应人机交互控制．通过对5名被试者进行下肢康复机器人运动控制实验研究，验证所提方法的可行性和有效性。

1.5 假肢和外骨骼机器人 Rheo(图 5a，冰岛，Össur公司)适用于大腿残 肢或膝关节离断的截肢患者。使用者体重可达 125 kg，其内部微处理器实时检测腿部运动信号，频率 可达 1 000 次 /s，具有极高的地形适应能力 [16]。 C-leg(图 5b，德国，Otto Bock公司)框架由碳纤维 材料制造，内置微处理器自动调节膝盖弯曲时动态 特性和稳定性，使用者甚至可以参加体育运动[15]。 i-limb(图 5c，英国，Touch Bionics公司)是一台假肢 手，具有 24个快速反应的动作模式，拇指可自动旋 转配合其他手指完成复杂动作，手指负载为 320 N， 手腕负载达 900 N。ReWalk(图 5d，美国，Argo Medical Technologies公司)已于 2014年获得美国食 品药品监督管理局认证，是一款外骨骼辅助机器人， 帮助使用者完成站立、坐下、行走、上下楼梯等日 常活动，其自带的电源能维持全天的基本运动，系 统适用于身高 1.6～1.9 m，体重小于 100 kg的使用者。 随着新型材料和微处理器的发展，假肢和外骨 架机器人的体积变得更加轻巧、负载能力不断提升， 功能更加丰富[15]。 1.6 辅助、康复机器人 辅助机器人设计用于帮助行动不便或丧失运 动能力的人完成日常基本活动，如吃饭、洗漱、上 (a) Rheo (b) C-leg (c) i-limb (d) ReWalk 图 5 假肢和外骨骼机器人 厕所等。 Handy1(图 6a，英国，Rehab Robotics 公司)开 发于 1987年，是最早商业化应用的辅助机器人。 Handy1的运动部分由一个 5自由度的 Cyber310机 械臂和一个夹持器组成，能够辅助使用者完成吃饭、 喝水、剃须、刷牙、绘画、游戏等简单的日常活动， 可根据使用者不同的需求对其功能进行简单的配置 和调整[17]。功能更为全面的是 iARM(图 6b，荷兰， EXACT Dynamic)，其末端为双手指型的夹持器， 整个机器人安装在电动轮椅上，使用者可通过手柄 控制机械臂的运动。借助于移动平台，iARM的功 能得到扩展，使用者能够独立完成更多的日常任务。 辅助机器人的研究难点在于其机构的设计，如 何使其满足日常生活中复杂多变的功能要求，如何 根据不同患者的身体状况配置不同的功能是研究人 员要解决的关键问题。 脑卒中、颅脑损伤、脊髓损伤病人往往因遗留 不同程度的功能障碍而无法恢复，以神经可塑性原 理为基础的重复训练，可以使患者脑运动功能可塑 性达到最佳化。通过功能性的渐近性治疗，帮助患 者重新掌握运动技能。康复机器人能有效地帮助患 者实现恢复过程。MyoPro(图 6c，美国，Myomo公 司)是专为中风、肌萎缩侧索硬化症、肌萎缩侧索硬 化症、脑脊髓损伤和其他神经肌肉疾病的患者设计 的可穿戴的肌电上肢康复机器人。它将使用者肌体 信号反馈作为运动信号，从而不断激励障碍肢体以 达到恢复的目的。Lokomat(图 6d，瑞士，Hocoma 公司)用于下肢恢复，由机器人步态矫形器、重量支 持系统和一个跑步机组成，根据预先编程设置的个 性化生理步态参数引导患者下肢运动，从而达到恢 复目的。